Ang Neural Structured Learning (NSL) ba ay ilalapat sa kaso ng maraming larawan ng mga pusa at aso ay bubuo ng mga bagong larawan batay sa mga kasalukuyang larawan?
Ang Neural Structured Learning (NSL) ay isang machine learning framework na binuo ng Google na nagbibigay-daan para sa pagsasanay ng mga neural network gamit ang mga structured na signal bilang karagdagan sa mga karaniwang input ng feature. Ang balangkas na ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan ang data ay may likas na istraktura na maaaring magamit upang mapabuti ang pagganap ng modelo. Sa konteksto ng pagkakaroon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pangkalahatang-ideya ng balangkas ng Neural Structured Learning
Posible bang muling gamitin ang mga set ng pagsasanay nang paulit-ulit at ano ang epekto nito sa pagganap ng sinanay na modelo?
Ang paulit-ulit na paggamit ng mga set ng pagsasanay sa machine learning ay isang karaniwang kasanayan na maaaring magkaroon ng malaking epekto sa performance ng sinanay na modelo. Sa pamamagitan ng paulit-ulit na paggamit ng parehong data ng pagsasanay, ang modelo ay maaaring matuto mula sa mga pagkakamali nito at pagbutihin ang mga predictive na kakayahan nito. Gayunpaman, ito ay mahalaga upang maunawaan ang mga potensyal na pakinabang at disadvantages ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Ano ang inirerekomendang laki ng batch para sa pagsasanay ng malalim na modelo ng pag-aaral?
Ang inirerekomendang laki ng batch para sa pagsasanay ng modelo ng malalim na pag-aaral ay nakasalalay sa iba't ibang salik gaya ng mga available na mapagkukunan ng computational, ang pagiging kumplikado ng modelo, at ang laki ng dataset. Sa pangkalahatan, ang laki ng batch ay isang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng mga sample na naproseso bago ma-update ang mga parameter ng modelo sa panahon ng pagsasanay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Pagsulong sa malalim na pag-aaral, Pagsusuri sa modelo, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalaga ang sukatan ng pagkawala ng pagpapatunay kapag sinusuri ang pagganap ng isang modelo?
Ang sukatan ng pagkawala ng pagpapatunay ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagsusuri sa pagganap ng isang modelo sa larangan ng malalim na pag-aaral. Nagbibigay ito ng mahahalagang insight sa kung gaano kahusay ang performance ng modelo sa hindi nakikitang data, na tumutulong sa mga mananaliksik at practitioner na gumawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa pagpili ng modelo, hyperparameter tuning, at mga kakayahan sa generalization. Sa pamamagitan ng pagsubaybay sa pagkawala ng pagpapatunay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, TensorBoard, Pagsusuri ng mga modelo sa TensorBoard, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pag-shuffling ng dataset bago ito hatiin sa mga set ng pagsasanay at pagsubok?
Ang pag-shuffle ng dataset bago ito hatiin sa pagsasanay at mga set ng pagsubok ay nagsisilbi ng isang mahalagang layunin sa larangan ng machine learning, lalo na kapag nag-aaplay ng sariling K na pinakamalapit na kapitbahay na algorithm. Tinitiyak ng prosesong ito na ang data ay randomized, na mahalaga para sa pagkamit ng walang pinapanigan at maaasahang pagsusuri sa pagganap ng modelo. Ang pangunahing dahilan ng pag-shuffling ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Paglalapat ng sariling K pinakamalapit na kapitbahay algorithm, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang sinusukat ng coefficient of determination (R-squared) sa konteksto ng mga pagpapalagay sa pagsubok?
Ang coefficient of determination, na kilala rin bilang R-squared, ay isang istatistikal na sukat na ginagamit sa konteksto ng mga pagpapalagay sa pagsubok sa machine learning. Nagbibigay ito ng mahahalagang insight sa goodness of fit ng isang regression model at tumutulong na suriin ang proporsyon ng variance sa dependent variable na maaaring ipaliwanag ng mga independent variable.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Mga palagay sa pagsubok, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalagang piliin ang tamang algorithm at mga parameter sa pagsasanay at pagsubok ng regression?
Ang pagpili ng tamang algorithm at mga parameter sa pagsasanay at pagsubok ng regression ay pinakamahalaga sa larangan ng Artificial Intelligence at Machine Learning. Ang regression ay isang pinangangasiwaang diskarte sa pag-aaral na ginagamit upang imodelo ang ugnayan sa pagitan ng dependent variable at isa o higit pang independent variable. Ito ay malawakang ginagamit para sa mga gawain sa paghula at pagtataya. Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pagbabalik, Pagsasanay at pagsubok sa pag-urong, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang tatlong potensyal na pagpapalagay na maaaring labagin kapag may problema sa performance ng isang modelo para sa isang negosyo, ayon sa ML Insights Triangle?
Ang ML Insights Triangle ay isang framework na tumutulong sa pagtukoy ng mga potensyal na pagpapalagay na maaaring labagin kapag may problema sa performance ng isang modelo para sa isang negosyo. Ang balangkas na ito, sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan, partikular sa konteksto ng TensorFlow Fundamentals at TensorFlow Extended (TFX), ay nakatuon sa intersection ng pag-unawa sa modelo at
Bakit mahalaga ang normalization ng data sa mga problema sa regression at paano nito pinapahusay ang performance ng modelo?
Ang normalization ng data ay isang mahalagang hakbang sa mga problema sa regression, dahil ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagpapabuti ng pagganap ng modelo. Sa kontekstong ito, ang normalisasyon ay tumutukoy sa proseso ng pag-scale ng mga feature ng input sa isang pare-parehong saklaw. Sa paggawa nito, tinitiyak namin na ang lahat ng mga tampok ay may magkatulad na mga sukat, na pumipigil sa ilang mga tampok na mangibabaw sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow sa Google Colaboratory, Paggamit ng TensorFlow upang malutas ang mga problema sa pagbabalik, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano naiiba ang underfitting sa overfitting sa mga tuntunin ng pagganap ng modelo?
Ang underfitting at overfitting ay dalawang karaniwang problema sa mga modelo ng machine learning na maaaring makaapekto nang malaki sa kanilang performance. Sa mga tuntunin ng pagganap ng modelo, nangyayari ang underfitting kapag ang isang modelo ay masyadong simple upang makuha ang pinagbabatayan na mga pattern sa data, na nagreresulta sa hindi magandang predictive accuracy. Sa kabilang banda, ang overfitting ay nangyayari kapag ang isang modelo ay nagiging masyadong kumplikado
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2